1.MapReduce基础概念

答：MapReduce作业时一种大规模数据的并行计算的便程模型。我们可以将HDFS中存储的海量数据，通过MapReduce作业进行计算，得到目标数据。

2.MapReduce的四个阶段

答：Split阶段、Map阶段（需要编码）、Shuffle阶段、Reduce阶段（需要编码），下面以WordCount为例。

3.从分片到Map

答：我们知道输入的文件时存在DataNode的block之中，Hadoop1.0默认的block大小为64M，Hadoop2.0大小为128M，可以在hdfs-site.xml中设置参数：dfs.block.size。

 

4.控制Map任务的个数在一个合理的范围之内

5.Map——Shuffle——Reduce

 

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